AI与GIS在城乡社区清洁水质监测中的整合应用

确保清洁水质仍是公共卫生与可持续发展面临的一项关键挑战。依赖人工采样和实验室检测的传统监测方法，在大范围覆盖、快速响应或高效运行方面往往存在不足。本系统评价探讨了新兴技术——即人工智能（AI）、地理信息系统（GIS）、物联网（IoT）传感器以及遥感（通过卫星和无人机[UAV]）——如何用于增强城市和农村环境中的水质监测。基于2010年至2025年的10项实证研究，结果显示，Random Forest、SVM、CNN和LSTM等AI模型预测DO、BOD、COD和WQI等水质指标的准确率超过90%。GIS支持空间制图和风险分析，而与实时传感器及参与式GIS（PGIS）等基于社区的方法相结合，可提高相关性和响应能力。尽管如此，基础设施差距、数字素养低下、公众参与度有限以及AI系统不透明等问题阻碍了更广泛的应用。该综述强调，需要建立包容、灵活且有政策支持的AI-GIS框架，以将水质监测转变为更具预测性、参与性和情境感知性的过程。